Numerical Two-Phase Simulations of Alkaline Water Electrolyzers
Notice bibliographique
Résumé
Alkaline water electrolyzers (AWE) have several advantages over other types of electrolyzers, including their high efficiency and especially their relatively low cost due to the usage of non-precious metal catalysts, such as nickel and iron, for the electrodes. Information about local quantities and physical phenomena such as the formation of gas bubbles, current densities, temperatures or local species concentrations within a running cell are important for their improvement. Multiphysical computational fluid dynamics (CFD) simulations of electrochemical components using detailed three-dimensional models can provide valuable insight on local behaviors and characteristics that are difficult or impossible to measure experimentally. This work extends the CFD library openFuelCell2 1 , which has been implemented using the open-source platform OpenFOAM®, to simulate AWE cells. The model considers the major transport phenomena, including two-phase fluid flow, heat and mass transfer, electrochemical reactions, species transfer and charge transfer in the various functional regions of the cell. It employs an Eulerian-Eulerian approach to characterize the behavior of each phase comprising interphase mass transport, momentum exchange and heat transfer. Appropriate mapping functions are used to couple the physically distinct regions together. A Butler-Volmer equation characterizes the electrochemical reactions that are assumed to occur in electrodes of finite thickness. This model is used to simulate a single zero-gap AWE cell, depicted in Fig. 1, for different operating conditions such as varying temperatures and volumetric flow rates. The conducted studies provide insight into the local formation of the created gas phase (bubbles), the distribution of species within the gas and electrolyte and their impact towards the performance of the running cell. These numerically obtained results are compared to in-house available and gathered experimental data. Figure 1 demonstrates that the polarization curves obtained at various temperatures are in good agreement with the experimental data. Figure 1
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».